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1 第九章 SAP HANA と SAP 最新動向全 9 冊 800 ページ IT ライブラリーより (pdf 100 冊 ) 一般社団法人 情報処理学会正会員 腰山信一 ftks7856@ybb.ne.jp

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3 SAP ERP の今後の動向 3

4 SAP ERP の今後の動向 実際にないものをあるかのように見せで使う 仮想化 自分のパソコンの中身と関連システムを外に出し モパイルデバイスでインターネットを介して使う クラウド そしてこれまでのデータベース管理システムでは記録や保管 即時検索が難しい巨大なデータ群 ビッグデータ これらに SAP ERP はどう対応していくのでしょうか まだ全貌が明かされていない新しい技術 サービスを含めた今後の展開をご紹介します 4

5 クラウド時代の SAP サポート 現在 SAP のクラウドにおけるサポートとして 2 つのパターンを発表していますので ご紹介します 日本での展開 SAP の統合 ERP パッケージ SAP Business All-in-One をベースに SAP ジャパンがクラウド型サービスの展開を発表したのは早く 2011 年 4 月です クラウド型サービスとは SAP の新しい提供モデルとして登場したサブスクリプション ベースト ホスティングというサービスを表します 5

6 SAP ERP を 購入して使う のではなく 月額制サービスとして利用する ためのソリューションです クラウド型サービスの特徴を簡単に挙げておきましょう 情報システム部門の工数の削減 SAP ERP に比べ 従来の 導入 や 開発 は不要なので ハードウエアの購入やアドオン開発などもありません 短期間で本番運用が開始できます 6

7 使用に応じた料金支払い これまでは将来の高負荷 高利用に合わせて機器を購入していたので 初年度はシステムの利用に対して過剰なシステム機材投資になっていました しかしクラウド型であれば 小さく始めて徐々に大きくできます オンラインサポート 24 時間 X 365 日のオンラインサポートを保障します 24 Hours 365 Days 自動更新 IFRS 法改定 バージョンアップに自動で対応します 7

8 現時点では対応業種が限定されている 現時点では 化学 素材等の製造業 食品加工業 アパレル 電子部品製造業 機械組立 商社 卸全般だけに対応しています 総括として 日本での導入実績はあるものの これからのサービスと言えます また SAP の認定は受けていますが 対応業種 自由度が制限されているため 自社で利用できるかどうかを判断する必要があります 8

9 ワールドワイドな展開 2012 年 2 月に SAP 社は SuccessFactor というクラウドのパイオニアで HCM ( 人的資本管理 ) に強い企業を買収しました SuccessFactor の機能については 下記の通りです 人員管理 SuccessFactor のコアに当たる HR( 人的資源 ) ソリューションである Employee Central と連携した給与ソフトウェエアを追加しました 9

10 BPO ( ビジネス プロセス アウトソーシング ) サービスを提供するプラットフォームとして活用されています SuccessFactor の人材管理ソリューションやコア HR ソリューションにグローバルな給与ソリユーションが加わることで クラウド内で包括的なアプリケケーションスィートを提供できると SAP は考えています 10

11 財務経理 SAP Financials OnDemand ソリユーションを発表しています 中核的な財務 受注から入金 請求書発行から支払いといった 各種プロセスの管理を行う大企業の顧客をターゲットとしています さらにモバイル機器から直接費用の確認 処理を行えるようにするため 統合機能とモバイル機能を備えた SAP Travel OnDemand ソリユーションを提供しています 11

12 顧客管理 マーケティング機能 ソーシャル販売機能 構成ツールとカスタマイズツール SAP Customer Relationship Management(SAP CRM) アプリケーション等の SAP Business Suite ソフトウエアへの連係機能が採用されています ユーザー企業が SNS の能力をフル活用できるように CRM ソリユーションのポートフォリオを拡大しています マーケティング部門とサービス部門の両方のプロフエッショナルに対するマルチチャネル型のアプローチの一環として Facebook や Twitter 等の SNS を通じて企業とユーザーとのコミユニケーションを支援するため SAP Social Customer Engagement OnDemand ソリューションの一般提供も開始しています 12

13 サプライ 戦略的なソーシング サプライヤー 契約ライフサイクル管理向けのソリューションとして SAP Business Suite と連携する SAP Sourcing ondemand ソリューションや ネットワークペースの請求書管理 調達から支払いまでのプロセスの情報管理のための SAP lnformation lnterchange OnDemand ソリューションに力を入れています 総括として先にご紹介した日本企業からのクラウド サービスは SAP Business All-in-One をベースに ドイツ本社では SAP Business Suite をベースにしています 13

14 機能は SAP Business Suite の方が使いやすく 拡張性も高いです その意味では日本企業の展開している SAP クラウドサポートは今後の機能面での広がりを期待したいところです 14

15 そしてクラウド プラットフォーム SAP HANA Cloud ヘ 5 年前の 2012 年 10 月 クラウド型アプリケーション開発プラットフォーム SAP HANA Cloud が発表されました 構成は SAP HANA AppServices ( ネイティブ SAP AP HANA Java そのほかの迅速な開発を支援するサービスを使って次世代アプリケーションを開発できるようにするサービス ) SAP HANA DBServices( クラウドで DaaS を提供する ) などが含まれます 15

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20 SAP HANA Cloud の最初のアプリケーション サービス SAP NetWever Cloud は 既存アプリケーションの拡張機能や新規アプリケーションを開発するためのツールを提供する Java ベース サービスです 既存の SAP 製品とネイティブな統合 アイデンティティ管理 クラウドおよびオンプレミス アプリケーションへのアクセスを容易にするシングル サインオンといった機能が利用できます しかも NetWeaver Cloud は 使用に制限がない開発者ライセンスが無料で提供されています 20

21 SAP HANA cloud は米国のクラウド プラットフォーム Selesforce.com の Force.com や Heroku などの対抗にあるかはまだ不明ですが 感心深いことだと思います 補足 : オンプレミス 企業の業務システムなどで 自社で用意した設備でソフトウェアなどを導入 利用すること 自社運用 もともとこのような形態が一般的だったため特に名称は無かったが 近年 インターネットなどを通じてメーカーなどが用意した環境を遠隔利用するクラウドコンピューティングや SaaS/PaaS などが普及してきたため これらと対比する文脈で従来の方式を意味する用語として広まりました 21

22 クラウド版 SAP NetWeaver 22

23 クラウド版 SAP NetWeaver SAP のクラウド戦略は 先に述べたように 人員管理 財務経理 顧客管理 サプライ の 4 つの領域にフォーカスしています クラウドサービスを提供すると共に エンド ツー エンドの統合を行うために PaaS として NetWeavr Cloud を展開します SAP NetWeaver Cloud の 6 つのポイント 23

24 パーシステンシー ( 永続 ) サービス HANA や Sybase ASE を使って 永遠にデータを維持 保存します ドキュメント サービス 企業向けコンテンツ管理システム (CMS) へのアクセスが CMIS の Document Services API で実装されています デバッグ用途でローカルの Document service もサポートしています クラウド接続サービス SAP Business Suite やオンプレミスのシステムとのセキュアな統合をします 24

25 補足 : Sybase ASE Adaptive Server Enterprise (ASE) は Sybase の中核的な製品でありエンタープライズ級の用途向けの関係データベース管理システム (RDBMS) 製品である ASE は UNIX プラットフォームでは 有力な RDBMS 製品である Windows 向けのバージョンも出荷されている 25

26 CMS Contents Management System Web コンテンツを構成するテキストや画像 レイアウト情報などを一元的に保存 管理し サイトを構築したり編集したりするソフトウェアのこと 広義には デジタルコンテンツの管理を行うシステムの総称 Web サイトを構築するには テキストや画像を作成するだけでなく HTML や C SS などの言語でレイアウトや装飾を行い ページ間にハイパーリンクを設定するなどの作業も行う必要がある これらの要素を分離してデータベースに保存し サイト構築をソフトウェアで自動的に行うようにしたものが CMS である CMIS (Content Management Interoperability Services) 企業向け CMS の相互運用仕様のこと 26

27 アイデンティティ サービス SAP NetWeaver Cloud と SAP アプリケーションをまたぐユーザー認証が実装されています リモートからのモニタリングと管理 自動アラート検知機能 使用率 稼働レポート ログツール Web ベースの運用コンソールがあります 27

28 メールサービス SAP NetWeaver Cloud アプリケーションから直接メールが送信できる機能で OSGiWeb アプリケーションのバンドルを使います 以上のことから SAP NetWeaver Cloud と言いながらも 従来から展開している SAP のプロプライエタリな SAP NetWeaver 環境とは異なるオープンスタンダードな環境と見ていいと思います 28

29 統合プラツトフォームとしての SAP NetWeaver Cloud の戦略 クラウドでは 自分のアプリケーションを付加して機能を強化できるというメリットがあります SAP はオープン戦略を採り VMware の PaaS Cloud Foundry と提携して SAP のプラットフォームだけではなく Cloud Foundry を通じて拡張できます SAP のクラウドの価値を拡張するには 新しい開発者が必要で Java や Ruby を使うたくさんの技術者に呼びかけようとしてます このようにアプリケーションと統合との両方で オープンな拡張を目指すのが新しい戦略です 29

30 次にクラウド化が遅れている日本ではそれほど問題はありませんが 米国で問題になりつつあるのがクラウドのサイロからの起案です これは利用部門が勝手に SaaS を導入して 顧客情報などの重要機密情報が 社外の複数のサイロにばらまかれている事態のことです クラウドが話題になり SaaS の導入なら利用部門には IT の知識はほとんどいりません しかも料金は安く IT 関連費以外の予算で導入できます 30

31 そこで SAP は NetWeaver Landscape Vlrtuelization Management という SAP Business Suite ランドスケープを仮想化して 開発者テストに利用できるという管理機能を提供しました このような製品を用意し 顧客に対して自社の準備が整ったらクラウドの導入ができるようにし クラウドに移行できる準備ができていない場合は既存のオンプレミスを仮想化し プライベートクラウドから使用できるように勧めています SAP でプライベートクラウドから使い続ければ クラウドのサイロ は起きず 後にデータの統合もしやすくなる という戦略です 31

32 補足 : 0SGi Open Service Gateway Initiative の略 開発話 Java モジュールの動的追加や実行を管理するための基盤システムのこと プロプライエタリ proprietary 開発者 開発企業などが製品やシステムの仕様や規格 構造 技術を独占的に保持し 情報を公開していないこと その情報独占者でなければ 開発 修正 改編 管理ができない状態となる プロプライエタリ (proprietary) は 専用の 独自の 独占的な 所有権 占有権のある 非公開の の意味で コンピュータ関連用語としてはオープン (open) の対義語となります 32

33 Cloud Foundry Cloud Foundry とは VMWare によって提供されているオープンソースの Plat form as a service(paas) ソフトウェア およびそれを利用したパブリッククラウドサービスの名称です Ruby Ruby( ルビー ) は まつもとゆきひろ氏により開発されたオブジェクト指向スクリプト言語であり スクリプト言語が用いられてきた領域でのオブジェクト指向プログラミングを実現いています 33

34 ビッグデータ時代の SAP 34

35 ビッグデータ時代の SAP SNS に代表される Facebook や Twitter YouTube 等 ドキュメントや動画 スマートフォンの通信情報や Web のアクセスログ GPS データ クレジットカード情報や電子マネーの購入情報等 データのボリュームや種類は増加し続けています このようなデータをリアルタイムに活用する ビッグデータ * 時代 に SAP 社はどのような考え方を提唱しているのかをご紹介します 35

36 とどまるところを知らない データ爆発 36

37 1 日 86 万件以上の投稿 ライフログ ユーザー数 10 億人以上 1 日に 10TB ずつ増加 文字 ビッグデータ 画像 動画 Webサイト ソーシャルメディア ( 投稿情報 / 人間関係 ) 2016 年の世界のデータ量 1.8 ゼッタバイト (1.8 兆 GB) ( 閲覧履歴 ) GPSデータ 携帯電話の出荷数国内 :3328 万台全世界 : 約 13 億台 ユーザー数 5 億人以上全世界 1 日に 3 億のつぶやき 音声 センシングログ 電話 コールセンター ( 通話履歴 ) 非接触 IC-R/W RFID( 無線 IC タグ ) スマートメーター ( 利用履歴 ) POS 自販機 各種カード ( 購買履歴 ) 37

38 オフィスデータ 業務の各システムや グループウエアから提供される膨大なデータ群 CRM Legacy Systems Flat Files 38

39 ライフログ ( マシン ) センシングログ 付加情報 付加情報 関係性 分析情報 関係性 分析情報 他者との関係 ( 絆 ) 評判 信用情報 他物との関係 性能情報 利用履歴分析など トラッキング履歴分析など 提供 利用することに応じて記録される情報 提供 利用する上で必要な情報 行動情報 利用履歴 購買履歴 移動履歴ロケーション 写真 日記 つぶやき 行動情報 利用履歴 機械 器具 車両 信号など の動作トラッキング履歴 動植物データ 天候など環境データ 基本属性 基本属性 住所 クレジットカード番号 趣味 所属企業 役職 製造年月日 製造場所製造環境 など IDコード ( 識別子 / クレテ ンシャル ) ID / パスワードなど ID コード ( 識別子 / クレテ ンシャル ) 製造番号など 39

40 ビッグデータ ( ライフログ ) の活用の各段階 定性 ( 非構造化 ) データ 定量 ( 構造化 ) データ 他社データ ソーシャルメディア ( ブログ SNS など ) レビューサイトなど 各種 DB など データ収集 加工 自社データ テキストマイニング 蓄積 分析 データマイニング 売上データ SFA データ マーケティング 分析 加工 業務プロセス プレセールス ( 商品企画など ) セールス ( 商品販売 ) アフターセールス ( 顧客サポートなど ) 競合データ 市場データ 購買データ 社内データ 40

41 シンプル化 企業内に複数のデータベースが散在する状態で ビッグデータを活用した場合 以下の問題が生じやすくなります (A) データの揺れの発生 (B) データタイミングの不整合性 (C) 分析速度の低下 (D) 新規分析システムの構築の困難 (E) 管理コストの増大 41

42 既存技術が複雑化しているので 破壊的技術 ブレークスルーの導入のためには 全体最適と個別最適の双方の実施を提唱しています 基本アーキテクチャを一新し コンバージド システムの発想を取り入れることが ビッグデータ活用に生きてくるとしています 補足 : コンバージド システム Converged Systems 集中型のシステムのことです 42

43 スケーラビリティの確保 ビッグデータにおける データの急激な増加が意味することは 規模の拡張を指すことではありません スマートフォンの通信情報を例にすれば 通話記録に加え 通話先のデータ 通話位置情報など データは多様化しています 分析対象の増加こそがビッグデータの本質であり あらゆる可能性に対応できるシステム構築を目指しています 43

44 データが増えても対応できるアーキテクチャであり 製品の進化と共に対応できるインフラも必要だとしています システム構築の最終的なゴールを見据えずに行う 場当たり的にシステムを増改築することはビジョンの欠落を意昧します 例えば これまで避けてきた問題には 次のようなものがあります (A) 各部門が個別に業務システムを持ち システム統合や標準化ができない 部門間調整の回避 (B) 各部門が個別にシステムを持ちたがる 自前主義 (C) できる限りシステムを業務に合わせようとする 過剰品質 44

45 ビッグデータ対応のタイミングで これまで避けてきた問題を解決し データベースの統合 合理化 スケールを見据えた情報基盤の強化を進めるべきと思います 45

46 SAP HANA 誕生 46

47 SAP HANA SP4 へ 5 年前の 2012 年 6 月 SAP ジャパンはニーズを先取りして ビッグデータ解析機能を強化した SAP HANA インメモリデータベース の最新サービスパックとして SAP HANA SP4 を発表しました ビジネス向け関数群や予測分析関数群の追加や機能強化が行われ 構造 非構造化されたコンテンツからテキスト検索をします ビッグデータ解析機能は オープンソース統計言語 R との連係機能の強化と HANA 向け独自関数群 Predictive Algoritm Library (Pal) Business Function Library (BFL) を拡充しています 47

48 現在はない機能ですが 将来は収益機会や高度な予測分析をしてビッグデータ解析に対応しようとしています SAP HANA は リアルタイム という要素を最重視した設計となっています リアルタイムにデータをロードし リアルタイムに計算 分析し リアルタイムに実行される というのがコンセプトです 48

49 SAP HANA は いくつかの要素技術と独自技術を融合させることで パフォーマンスを向上させています まず カラムストア を使うことで 50~ 100 倍の処理性能が期待でき さらに超配列処理 (MPP : Massively Parallel Processing) という大規模な配列分散処理により データベースの処理性能を数倍に引き上げようとしています さらに SAP HANA の開発に当たってインテルとのパートナーシップに基づき 大量のアプリケーションコードがチップ上で最適に動作するように設計しています 49

50 SAP HANA は 強力な演算エンジンとデータベースをメインメモリー上に統合し メモリー上でデータを処理することで大量データのリアルタイム分析を可能とする SAP 社のソフトウェア製品です 業務データや分析用データ Web データなど各種データを対象に分析可能でたとえば 小売業の製品発注における計画 予測立案や価格設定の最適化などを迅速に実現します 50

51 SAP HANA は 大量データをサーバーのメインメモリーでリアルタイムに処理するインメモリー コンピューティング技術です これは メモリー大容量化 マルチコア化 分散並列処理技術 高度圧縮技術 カラム型技術といったハードウェア ソフトウェアのテクノロジーの飛躍的な進化により 実現された技術です 大規模なデータベースからデータを吸い上げて加工 集計し モバイルで利用するまでにかかっていた作業時間を大幅に短縮し わずか数秒で必要なデータを利用できるようになります 51

52 インメモリデータベース (in-memory database, IMDB) 52

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56 ハイブリッド型のインメモリデータベース グラフの水色の線が一般的なディスク型データベースのスループット値で ピンクの線がインメモリデータベースのスループット値 このパフォーマンステストは 同一のハードウェア OS 構成で実施され ディスク型が約 1 万 6000TPS だったのに対し インメモリ型では約 14 万 TPS という優れた結果が得られました 56

57 B+ ツリー構造と T ツリー ( カスタマイズ Vtrie ツリー ) 構造 T ツリー (Vtrie) では 検索データを見つけるまでのパスを少なくすることで高速化を実現しています 57

58 補足 : パーシステンス :persistence パーシステンスとは永続性のこと 主にデータの永続 保持と意味で使われます プログラムはメモリ上でデータを管理しますが メモリはプログラムが終了すればデータも失われます そのためプログラムが終了してもなんらかの方法でデータを保存しておくことをパーシステンスといいます データの永続化は通常のデータであれば簡単ですが 構造化され他のデータと複雑にリンクされているオブジェクト データをパーシステンスするのは大きな課題となっています 58

59 データ永続性の保証の仕組み チェックポイント間でサーバに障害が発生しても ディスク上に一貫したデータのスナップショットが存在するので復旧できる 59

60 補足 : カラムストア 列指向のデータベース : 通常のデータベースが行指向で追加 更新 削除のようなトランザウション処理が得意なのに対し カラムストアは列を抜き出して捜査する集計処理が得意です 配列分散処理 並列処理 1 つの問題を分敵して複数のコンピューターで 高速に並列に処理するように実現したシステムです 負荷分散 機能分散など 60

61 SAP HANA SAP HANA では ビツグデータの分析を容易にするほか SAP 製データウェアハウス構築ソフト SAP BW のデータベースとして利用が可能です ここでは HANA の機能についてご紹介します インメモリ技術を活用した分析アプライアンス SAP HANA は インメモリデータベース技術を利用してデータ処理を高速化するアブライアンス製品です HANA は High-Performance Analytic Appliance の略で 演算エンジンとデータベースをインメモリ上に統合 ビジネスに特化した使いやすいデータモデリングツールと組み合わせています 61

62 一般的な BI ( ビジネスィンテリジェンス ) システムでは ERP ( 統合基幹業務システム ) や CRM( 顧客情報管理システム ) 等の業務系システムからデータをロードし 分析しやすいようにデータを加工 集計し 目的別のデータマートにクエリをかけるという仕組みです 基本的には 業務システムからのデータロードにバッチ処理で約 1 日 データ加工集計で数時間から 1 日 ユーザーがかけたクエリ処理に数分から数十分と それぞれ時間がかかります HANA は SAP 社が買収した Sybase のリアルタイム同期 SAP のインメモリ BusinessObjects のリアルタイム検索等 それぞれの技術を活用し すべての工程を数秒で処理することができます 62

63 補足 : データマート Data Mart 企業のあらゆる情報を格納したデータウェアハウスから 特定の部門が必要とするデータを抜き出した部分集合 ( サブセット ) データマートの実体は データベースとその解析 視覚化ツールの組み合わせです データマートは開発部門 営業部門 経理部門など各部門ごとに構築され それぞれの部門の要求に応じて解析 視覚化が行えるようになっています 63

64 クエリー query データベース管理システムに対する処理要求 ( 問い合わせ ) を文字列として表したもの データの検索や更新 削除などの命令をシステムに発行するのに使われます 検索クエリーでは 対象となるテーブルやデータの抽出条件 並べ方などを指定します 一度作成したクエリーは保存しておいて何度も使うことができるようになっているものが多いです リレーショナルデータベースでは クエリーの記述にSQLという言語を使うことがほとんどです 64

65 BW 用データベース 現在 BW 用のデータベースとして日本オラクル社の Oracle Database や IBM 社の DB2 日本マイクロソフトの SQL server 等を利用できます HANA SP3 からこれらのデータベースの代わりに HANA を選択できるようになります バックアップやリストア セキユリティ 監査 意見管理といった管理機能も強化され データ分析やシミュレーションを支援する関数群である ビジネスファンクションライブラリ や 予備アルゴリズムライブラリ も提供されています 65

66 このほかにも ERP のデータをリアルタイムで複製 ( レプリケーション ) する SLT と呼ぶ機能も搭載され SAP 以外の製品のデータも SAP ERP のデータと同じく リアルタイムに複製が可能になります 66

67 HANA のこれからの可能性 インメモリデータベースを ビッグデータ のソリューションと位置付けるのは実のところ かなり無理があります メインメモリに収まる程度のデータは 例えテラバイトであっても小さいものです 近年 Amazon Web Services (AWS) 上で展開する SAP HANA One プラットフォームの提供を開始しました AWS Marketplace から利用できます 67

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69 AWS で提供される SAP HANA One とアプライアンス製品の SAP HANA Platform Edition フルバージョンと 同等の機能を利用できるという SAP ジャパンの発表です SAP HANA One では小規模なデータセットを対象とした環境を クラウド上に数分で構築できることから 独立系ソフトウェアベンダやスタートアップ企業での採用を期待しています パーシステンスサービスを利用すれば SAP Sybase ASE や SAP HANA にデータ蓄積ができます 69

70 そして従来の HANA にも機能強化が行われています データベースの中に HTML5 や JavaScript に対応したアプリケーションサーバーを組み込むことでアプリケーションレイヤーを削減し データ処理を高速化することを狙っています 併せて開発環境である SAP HANA Studio も機能強化を行い データ処理では SQLScript を ロジック制御では JavaScript を UI( ユーザーインターフェイス ) 開発では HTML5 を同一の開発環境下で実装できるようになっています 70

71 SAP HANA Studio は 今後はモデリングやデバッグ作業の改善 チーム開発環境支援のほか リポジトリブラウザやプロジェクト管理機能の追加が予定されています SAP HANA One でも SAP HANA Studio が使えます SAP が真の意昧で ビッグデータ の分析を推進するのであれば Sybase の技術をより強く活用できた時であると思います 71

72 HTML5 Web ページの記述などに用いるマークアップ言語 HTML の第 5 版 WHATWG の提唱した仕様を元に Web 関連技術を標準化している W3C で仕様の検討 標準化が進められています 従来 動画やアニメーションなどを含むマルチメディアコンテンツや 操作性や表現力に優れた Web アプリケーション (RIA) は Java アプレットや Flash Silverlight など特定の技術やプラグインを必要としていましたが HTML5 を利用すれば標準仕様に則ってこうした Web コンテンツを開発することができ HTML5 対応 Web ブラウザで閲覧 利用することができるようになると期待されています 72

73 JavaScript Sun Microsystems 社と Netscape Communications 社が開発した Web ブラウザなどでの利用に適したスクリプト言語 ( 簡易プログラミング言語 ) Sun 社の Java 言語に似た記法を用いることが名称の由来だが 直接の互換性は無い 従来は印刷物のような静的な表現しかできなかった Web ページに 動きや対話性を付加することを目的に開発され 主要な Web ブラウザのほとんどに搭載されています ブラウザ以外のソフトウェアにも簡易な制御プログラムの記述用言語として移植されており Microsoft 社の Windows や Web サーバソフト IIS Macromedia 社の Flash などに JavaScript あるいは類似の言語の処理系が内蔵されています 73

74 アプリケーションレイヤー アプリケーション層 application layer 第 7 層 / layer 7 / レイヤ 7 / L7 OSI 参照モデルの第 7 層に位置し ネットワークアプリケーションのうちユーザが直接接する部分です ネットワーク経由での送受信を行うプログラムとユーザとの入出力を行うプログラムの間の通信にあたります セッション層からアプリケーション層までの通信方式は単一のプロトコル ( 例えば HTTP) で定められていることが多いです 74

75 SQLScript SQL というデータベースに使うコマンドのこと スクリプト script 台本 脚本 原稿 手書き 筆記体などの意味を持つ英単語です コンピュータプログラムの種類の一つで 機械語への変換や実行可能ファイルの作成などの過程を省略または自動化し ソースコードを記述したら即座に実行できるようなプログラムのことをスクリプトといいます そのようなプログラムを記述できるプログラミング言語のことをスクリプト言語といいます 通常 人間が書いたプログラム ( ソースコード ) はコンパイラなどでコンピュータが解釈できる機械語などのコードに変換され 必要なライブラリを結合するなどの操作をして実行可能なプログラムが生成されます スクリプトではこの過程をソフトウェアなどが自動的に行なってくれるため プログラムの作成者は記述したコードをすぐに実行に移すことができます 75

76 補足 : リポジトリブラウザ SAP システムにおいて開発作業を組織し 管理するための中心的なツールです MDX Multi Dimensional Expressions 多次元データベースからデータを取り出すために使用されるクエリ言語です 76

77 SQL Structured Query Language リレーショナルデータベースの操作を行うための言語の一つです IBM 社が開発したもので ANSI( アメリカ規格協会 ) や ISO( 国際標準化機構 ) によって標準として規格化されています DSL DSL Domain Specific Language ドメイン固有言語 / ドメイン特化言語 特定の作業の遂行や問題の解決に特化して設計されたプログラミング言語のことです DSL は C 言語や Java のような汎用プログラミング言語 UML のような汎用モデリング言語など さまざまな領域に対応するように作られている汎用言語とは対極に位置づけられるものです 77

78 BICS BI Consumer Service の略 BW のフロントエンドツール BEx のために SAP が開発した BW 専用の API です 78

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82 SAP HANA 総括 82

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